如何画好一张架构图丨终极典藏版
关注腾讯云开发者，一手技术干货提前解锁👇01架构图的目的架构图是架构师、产品经理、开发工程师、测试工程师等各种角色之间进行沟通的语言和桥梁，让整个团队更能有效地协调工作。设计图不单单是架构师要掌握的，
阅读全文Agent全面爆发！万字长文详解上下文工程
关注腾讯云开发者，一手技术干货提前解锁👇01Agent 全面爆发的前夜：上下文正在成为核心变量 1.1 从 Chatbot 到 Agent：能力形态的变化在大语言模型开始被应用到真实产品之前，Ch
阅读全文AI 辅助重构 20 万行代码：渐进式重建代码秩序
关注腾讯云开发者，一手技术干货提前解锁👇01为什么要重构 1.1 技术债到了临界点某次Code Review时发现一段逻辑明显写错了位置，询问作者为何如此实现，得到的回答让人无奈："我知道应该加在
阅读全文程序员必备！微服务核心概念典藏版
👉目录1 微服务2 演化式架构师3 如何建模服务4 集成5 分解单块系统6 康威定律和系统设计7 规模化微服务8 总结《Building Microservices》这本书是吃透微服务的大部头，本文基
阅读全文大模型2025：5个确定性变化
AI大神Andrej Karpathy发布了2025 LLM Year in Review年度报告，以下是我们总结的5个确定性变化。 一、 RLVR成为能力增长引擎 过去的主流训练流程
阅读全文腾讯技术面：聊聊MySQL五大核心模块
👉目录1 前言2 分层逻辑架构3 InnoDB存储引擎4 事务机制与并发控制5 主从复制原理6 分区策略与应用场景7 鱼骨图本文系统剖析了MySQL的核心技术架构，重点聚焦于分层逻辑结构、InnoDB
阅读全文IMA知识库：从0到1的架构设计与实践
👉目录0 写在前面1 知识库是什么2 知识库核心业务流程3 知识库架构设计4 成果与业务价值5 总结6 体验ima，感受AI驱动的知识管理知识库作为IMA的核心功能，合理的架构设计是业务发展的重中之重
阅读全文Agent全面爆发！一文搞懂背后的核心范式ReAct！
👉目录1 什么是ReAct？2 核心思想与设计理念3 ReAct工作原理4 ReAct技术架构5 ReAct解决了什么问题？6 代码示例7 ReAct的应用场景8 ReAct的优势对比9 一些思考近一
阅读全文实测GPT Image 1.5，跑分第一的它击败Gemini了吗？
👉目录1 模型效果全面提升2 更多额外的提升3 网友测试4 写在最后GPT Image 1.5正式发布了，它是 OpenAI 最新一代图像生成与编辑模型，对比之前的 GPT-Image-1，实现了全面
阅读全文站在 AI 奇点之上，技术决策者如何破局？腾讯云架构师峰会来了！
当 90% 的代码可能由 AI 生成，架构师的核心价值将迁跃至何处？当空间计算与 AI 深度融合，下一代人机交互的入口在哪里？当数字化转型进入深水区，如何利用智能体驱动企业的效能跃迁？2025 年，人
阅读全文我第一次被AI震惊的瞬间丨架构师坦白局
架构师坦白局是由腾讯云开发者公众号策划的一档趣味内容栏目，每期将针对一个特定话题采访来自腾讯云架构师同盟的资深架构师成员，为大家答疑解惑。从架构师们的亲身经历里，找到有温度的认知、能复现的方法、可迁移
阅读全文全面布局智能视频图像压缩，腾讯TNC编解码多项国际赛事夺魁
👉目录1 赛事介绍2 TNC编码技术介绍3 未来展望2025年12月，智能视频图像编码领域两大核心赛事相继揭晓结果：在VCIP会议主办的第四届低复杂度端到端图像压缩实战赛中，腾讯香农实验室研发的腾讯神
阅读全文Multi-Agent全面爆发！一文详解多智能体核心架构及LangGraph框架
👉目录1 LangGraph概述2 LangGraph核心3 Multi-Agent架构4 JAVA版本介绍（LangChain4J和LangGraph4J）随着大模型的快速发展，构建智能体已成为大模
阅读全文Prompt设计六要素
这是一套基于实际项目经验总结的系统化Prompt设计方法论。 核心思想：将大模型（LLM）视为一个可独立执行任务的Agent，并为其提供一套清晰的标准作业流程（SOP）。 Prompt = 角
阅读全文大厂P9：为什么大部分程序员成不了架构师？
👉目录1 认知龙门：架构师不是资深程序员2 教育龙门 – 缺乏架构设计体系教育3 机会龙门： 缺乏架构设计的实战机会4 破局之道5 后记不想当架构师的程序员不是好码农。成为架构师或许是在技术这条路上，
阅读全文SPEC 为什么会失败？
👉目录1 失败点 1：背景缺失——缺少项目级指导原则的 SPEC2 失败点 2：评审缺位——对 AI 生成的 SPEC 缺乏严格审查3 查失败点 3: 过度设计——在 SPEC 阶段陷入“分析瘫痪”4
阅读全文非专业也能看懂的AI大模型工作原理！
👉目录1 输入：从用户提问到模型"看得懂"的矩阵2 Transformer架构与自注意力机制：模型如何“理解”上下文3 输出：从logits到人类语言的“翻译”4 位置编码和长文本外推5 实践与思考6
阅读全文回答我！Looking my eyes！ 探索AI、布局AI、All in AI了一年，作为普通开发者却陷入了前所未有的焦虑。 曾经看文章就能动手复现的踏实感消失了，取而代之的是对AI的三大核心困惑。 疑问一：为什么AI实践类文章总像空中楼阁？ 疑问二：AI入门知识与实际工作的断层从何而来？ 疑问三：我们对AI的期待是否用力过猛？ 作为一个从传统开发转型AI的人，我怎么找到： 1. 可落地的认知指引 2. 真实的实践参考 3. 业务结合的切入点 这是在鹅厂引发广泛讨论的AI入门迷思三连问，对于这个问题，鹅厂工程师是这么看的。 疑问一： 核心原因只有一个：数据不公开。LLM的真正壁垒是数据和算力，而数据属于公司资产，涉及隐私、合规、商业敏感。像OneRec端到端方案、DeepSeek基模，都只讲思路，不给数据。没有数据，你看到的大部分内容自然更像PR，而不是教程。 但PR也有价值。它至少告诉你行业怎么定义质量、怎么拆问题。能不能从里面挖出金子，取决于你的经验和实验能力。LLM做应用，本质就是从有限信息里提炼可复用的技巧。 疑问二： 简单粗暴的判断：如果不知道需不需要学模型结构，那就说明不需要。 先用最好的 API，把场景跑通再说。做AI应用的核心只有三点： 1 prompt调优 2 上下文管理 3 规则化评估 加业务数据就再多一个数据读取工具。 那些让你先学transformer 的，十有八九没做过真正规模化应用。最好的入门方式永远是做一个小闭环，比如自动周报。遇到问题再补知识。 疑问三： 是的。真正落地的团队，都非常依赖人工标注。测试集必须人工标，效果也必须人工判。通用评测工具有局限性，容易出现和人类预期相悖的情况。 因此，小团队应该选一个窄、具体、能闭环的场景，降低验证成本。行业里成熟玩法都是用最强模型，把一个垂类打深，能解决问题、能变现。 技术上，别一上来就搞LangChain。先用OpenAI SDK，把模型当苦力使唤，Python脚本一步步跑通流程。 最后提醒：没有落地经验时，1v1咨询帮助都有限；有了落地经验后，很多关键做法一句话就能确认。 彦祖亦菲们，你对这个AI入门迷思三连问是怎么看的？欢迎留言评论分享，有机会获得社区精美周边一份。
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阅读全文推荐系统三十年：从协同过滤到大模型时代的技术编年史
👉目录1 引言：推荐无处不在2 起源篇：协同过滤的黎明(1992-2005)3 发展篇：Netflix Prize与特征工程时代(2006-2015)4 成熟篇：深度学习的全面统治(2016-2022
阅读全文万字长文讲透LLM核心：Transformer架构原理解析
👉目录1 前言2 LLM 架构解析3 当前开源旗舰LLM架构4 总结本系列的文章由浅入深介绍LLM的基础知识，从大模型的使用，到原理解析，再到LLM系统实战。 前文已荣获“2025腾讯知点奖”，这篇深
阅读全文腾讯元器：地球Online「合法外挂」智能体开发大赛🤖
【游戏官方更新公告】尊敬的各位玩家： 《地球 Online》已推送 V2.3.0 新版本补丁，本次更新为“后AI时代开发者生存版本”，引入了更多限时机制与随机任务掉落，生存难度陡增！为平衡游戏难度，腾
阅读全文逆天！不写一行代码，鹅厂运营用CodeBuddy开发上线了一个活动页！
👉目录1 CodeBuddy 运营为什么要自己动手？2 如何做好？CodeBuddy 的真实工程价值3 心得总结做活动页这种活，说难不难，说简单也挺折腾：设计规范要对齐，组件要挑，样式要改，联调还得反
阅读全文Valkey中国首场线下技术峰会，北京启航：与腾讯云NoSQL-Redis团队共绘下一代KV存储蓝图
📢 2025年12月13日 Valkey 中国首场线下技术峰会 ——「Keyspace Beijing」即将开启！🔥Valkey 作为新一代高性能开源 KV 存储项目，正逐渐成为众多企业与开发者的基础
阅读全文程序员问大师 后台开发，技术真的重要吗？ 新晋大厂校招生向大师请教： 面试全是分布式、高并发、多线程，上班却成了对需求、写文档、梳理业务、修告警。排查线上故障靠的是看监控、查配置、扩机器；mentor能接手十年屎山，也是靠熟悉拓扑、可观测性、稳定性、排期、拒绝不合理需求，而不是多线程编程的炫技。 后台工作是不是根本体现不了技术？为什么面试又问那么多？工作中如何提升技术？一个优秀后台工程师到底该长什么样？ 大师答： 十五年前的自己，也是在各家大厂对接做业务，一样觉得工作没技术，一样焦虑，靠跳槽寻找更技术的岗位，结果发现到哪都在做类似的事。 三年跳槽三次后，突然意识到：自己在别人眼里恐怕成了好高骛远、浮躁、不够踏实的年轻人，惊出了一身冷汗。 大师从此悟道：上进心没用，上进的手脚才有用。 想做核心技术，先得让别人相信你有成为核心的潜力。人生是长跑，先把事做好，机会自然会来。 后台技术当然重要，但你现在做的只是系统的表层工作。 真正的技术价值是在稳定性、成本、性能、架构演进这些大场景里体现的，而那些位置不会一上来就给新人。 当你走到核心项目核心环节，自然就不会怀疑技术的重要性。 那工作中怎么提升技术？ 1. 实战永远第一。 主动争取有技术含量的项目，在大项目里成长最快。 2. 小需求也能练技术。 即使业务需求，也可以思考稳定性、性能、成本的极限，把能不能更好当成习惯。 3. 深挖每个不懂的点。 查资料、写总结、写代码验证、做压测量化。 不是懂了原理，而是我知道这个优化能快多少、稳多少。 4. 多交流。 向同龄人学方法，向前辈学路径。 什么样算优秀的后台工程师？ 大师说：形态不止一种。 有的专家只盯项目最硬核的一小块； 有的负责架构、稳定性、成本、性能，用专业能力带着团队解决大问题。 先确定你想成为什么类型，再反过来补你缺的那部分能力。 技术也好，沟通表达也好，向上管理也好，都是为把关键的事做好服务的。 技术信仰可以有也很必要，但职场最重要的是：把事办成。 那么，你悟道了吗？
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阅读全文成为Linus Torvalds座上宾：我用47%性能飞跃完成了一次鹅厂程序员的逆袭
👉目录1 问题的本质：当调度器成为性能瓶颈2 本工作的核心贡献3 解决方案：赋予调度器语义感知能力4 设计原则：生产环境的考量5 性能评测：数据说话6 实现细节：魔鬼在细节中7 从技术到哲学：重新定义
阅读全文AI时代，架构师还有存在必要吗？
👉目录1 从架构说起2 AI架构的演进3 未来世界一瞥4 人人都是“架构师”5 写在最后：每个人都要成为“架构师”AI 技术的飞速迭代，在极大增进各行各业工作效率的同时，也对一些工作岗位带来了被替代的
阅读全文下一代 AI 底座，需要怎样的 OS？｜2025 OpenCloudOS 操作系统大会全日程发布，席位有限，速来报名！
12 月 6 日，北京 · 万达文华酒店，2025 OpenCloudOS 操作系统生态大会即将启幕！大会以“以生态之力，让 OS 更懂未来”为主题，聚焦 AI 时代下的 OS 生态协同、技术创新与应
阅读全文浅谈降本增笑背后的高可用困局 2025年对技术团队不算平静。降本增笑、P0故障频繁登上热搜。表面原因看似多样，但这些因素往年也存在，并不会只在今年集中爆发。真正的问题，是高可用建设背后的结构性挑战。 系统质量难以稳定，首先来自熵增。赶工、堆需求、技术债累积、新技术不断加入，都在让系统变得更复杂。理论上通过规范和流程能改善，但现实中业务压力通常远大于质量压力，技术团队很难真正阻断系统滑向混乱。 第二是墨菲定律。只要系统在运行，意外就是必然：机房会坏，链路会断，软件和系统都有 bug。就算做了多活，真正需要切换时也可能失败。高可用是一场永远无法完全取胜的竞赛，只能尽可能延缓系统走向失控。 更麻烦的是，那些把隐患提前消灭的工作，往往看不见、量化不了；但系统一旦撑不住，重构、多活、混合云这些工程就会立刻成为重点。你一年修一堆细碎问题，年底材料并不好看；隔壁团队虽然出过P0，却因大刀阔斧做架构升级，轻松拿到亮眼结果。 高可用做得越早、越细，越难被证明，这也是行业里最吊诡的部分。公司层面也面临同样矛盾：平时的投入看起来琐碎；真正出事故，又觉得当初投入不够。于是形成普遍循环：系统退化 → 重大事故 → 大规模治理 → 阶段稳定 → 再次退化。 高可用像一场反复上演的运动式工程，谁撞上谁倒霉。有没有破局？从工程角度看，没有快速有效的解，很多团队能做的只是避免成为那个倒霉蛋。但如果希望系统长期更稳，关键不在技术，而在组织文化。 至少有三件事值得坚持： 第一，把高可用视为持续工程。 系统健康像身体健康，需要常态维护，而不是一次性升级。给团队留出质量时间，比突击式治理更可靠。 第二，接受高可用是慢变量。 隐患处理不会立刻带来收益，但能减少灾难级事故，也能让系统不至于一路滑向深渊。 第三，坚持体检。 一年小复盘，两年大盘点，即便无法避免事故，也能把12小时的损失降成2小时，这对业务影响是本质差异。 高可用的难点不在技术，在于组织能否给系统留出生长和修复的空间。 下次老板再问你高可用，就把这篇文章甩给他吧！
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